셀 생산 방식의 다품종 소량생산을 효율화하려면 필요한 부품을 필요한 시점에 필요한 장소로 정확하게 공급해야 합니다. 하지만 부품 운반은 생산에 반드시 필요한 작업이면서도 제품의 부가가치를 직접 높이는 작업은 아닙니다. 아야베 공장에서는 자율주행 모바일 로봇을 도입하여 부품 운반 작업을 자동화했습니다. 사람과 로봇이 안전하게 협업할 수 있는 운반 시스템을 구축하고, 생산 라인의 레이아웃 변경에도 유연하게 대응할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 현장 작업자는 보다 부가가치가 높은 작업에 집중할 수 있게 되었으며, 리드타임 단축과 공정 내 재고 감소도 실현했습니다.

화이버 센서 생산 과정에서 렌즈의 위치를 정밀하게 조정하는 작업은 투광 성능을 결정하는 중요한 공정입니다. 아야베 공장에서는 이미지 데이터와 파형 등 다양한 공정 데이터를 IoT를 통해 수집하고 축적하여 분석하고 있습니다. 이를 통해 위치 편차를 자동으로 보정하고 제품 품질을 안정화했습니다. 또한 조립 설비에서 발생할 수 있는 고장이나 불량의 징후를 AI 컨트롤러로 사전에 감지하여 대응하는 예지보전을 적용하고 있습니다. 기존의 정기적인 시간 기준 유지보수에서 벗어나 설비 상태를 기준으로 필요한 시점에 유지보수를 실시하는 방식으로 전환했습니다. 이를 통해 생산 라인의 비가동 시간을 최소화하고 보다 적절한 시점에 유지보수를 실시할 수 있게 되었습니다.

자동 운전 중 발생하는 설비 오류는 가동률과 품질, 생산 안정성을 떨어뜨리는 주요 요인 중 하나입니다. 아야베 공장에서는 자동화 라인 로봇 핸드 끝단의 미세한 위치 변화를 변위 센서로 측정하고 있습니다. 측정된 데이터의 특징과 변화 추이를 지속적으로 모니터링하여 설비 이상의 징후를 조기에 감지하고, 문제가 발생하기 전에 유지보수를 실시합니다. 이를 통해 설비 오류로 인한 라인 정지 시간을 줄이는 동시에 부품 손실도 감소시켰습니다.

공정 간 자재 운반은 부가가치는 낮지만 자동화하기 어려운 작업의 대표적인 예입니다. 아야베 공장에서는 공정 사이를 자율적으로 이동하는 소형 자율주행 운반 로봇을 활용해 유연한 공정 간 운반 시스템을 구축하고, 자재 운반 작업을 저비용으로 자동화했습니다. 필요에 따라 운반 경로를 쉽고 유연하게 변경할 수 있도록 설계했으며, 개별 가공 설비의 자재 투입·배출 자동화와 시판 플라스틱 레일 활용 등을 통해 비용도 절감했습니다. 그 결과 운반 설비 비용을 50% 절감하고 설계 및 제작 기간을 20% 단축했습니다.

아야베 공장에서는 기존에 숙련 작업자만 수행할 수 있었던 고난도의 납땜 작업을 로봇으로 자동화했습니다. 숙련자의 작업 모습을 고속 카메라로 촬영하고 움직임을 분석하여 로봇 동작을 정밀하게 조정했습니다. 그 결과 99.97% 이상의 높은 수율로 자동화를 실현했으며, 기존에 약 60일이 필요했던 작업 숙련 기간도 없앴습니다. 이를 통해 숙련자의 감각과 노하우처럼 개인에게 의존하던 암묵지를 데이터와 기술로 체계화하고, 누구나 동일한 품질을 구현할 수 있는 자동화 공정으로 전환했습니다.